Un Perceptron est un neurone artificiel, indispensable pour les réseaux de neurones du Deep Learning. Découvrez son principe, son utilisation, et son importance en Data Science.
Pour comprendre ce qu’est un Perceptron, il faut d’abord comprendre le concept de réseau de neurones artificiels. Comme vous le savez sans doute, le cerveau humain est constitué de milliards de neurones.
Ces neurones sont des cellules nerveuses interconnectées, et permettent le traitement et la transmission de signaux chimiques et électriques. Les dendrites sont des branches recevant les informations à partir des autres neurones. Les noyaux cellulaires traitent les informations reçues à partir des dendrites. Enfin, les synapses servent de connexion entre les neurones.
Les neurones artificiels cherchent à imiter le fonctionnement des neurones du cerveau. Il s’agit d’une fonction mathématique basée sur un modèle de neurones biologiques. Chaque neurone reçoit des données, les pèse, calcule leur somme et produit un résultat par le biais d’une fonction non-linéaire.
Un réseau de neurones artificiels est constitué de multiples neurones artificiels. Les résultats des calculs sont transmis d’un neurone à l’autre, et chacun conserve un état interne appelé signal d’activation. Les neurones sont liés entre eux par des liens de connexions, par lesquels circulent les informations sur les données entrées.
Dans chaque réseau de neurones, on distingue la couche d’entrée, la couche de sortie, et différentes couches cachées. Les données sont transmises d’une couche à l’autre.
Qu'est-ce que le Perceptron ?
C’est en 1957 que le Perceptron fut inventé par Frank Rosenblatt au laboratoire aéronautique de Cornell. En se basant sur les premiers concepts de neurones artificiels, il proposa la « règle d’apprentissage du Perceptron ».
Un Perceptron est un neurone artificiel, et donc une unité de réseau de neurones. Il effectue des calculs pour détecter des caractéristiques ou des tendances dans les données d’entrée.
Il s’agit d’un algorithme pour l’apprentissage supervisé de classificateurs binaires. C’est cet algorithme qui permet aux neurones artificiels d’apprendre et de traiter les éléments d’un ensemble de données.
Le Perceptron joue un rôle essentiel dans les projets de Machine Learning. Il est massivement utilisé pour classifier les données, ou en guise d’algorithme permettant de simplifier ou de superviser les capacités d’apprentissage de classificateurs binaires.
Rappelons que l’apprentissage supervisé consiste à apprendre à un algorithme à réaliser des prédictions. Pour y parvenir, on nourrit l’algorithme à l’aide de données déjà étiquetées correctement.
La règle d'apprentissage du Perceptron
Selon la Perceptron Learning Rule (règle d’apprentissage du Perceptron), l’algorithme apprend automatiquement les coefficients de poids optimaux. Les caractéristiques des données d’entrée sont multipliées par ces poids, afin de déterminer si un neurone « s’allume » ou non.
Le Perceptron reçoit de multiples signaux d’entrée. Si la somme des signaux excède un certain seuil, un signal est produit ou au contraire aucun résultat n’est émis.
Dans le cadre de la méthode d’apprentissage supervisé de Machine Learning, c’est ce qui permet de prédire la catégorie d’un échantillon de données. Il s’agit donc d’un élément essentiel.
La fonction du Perceptron
En réalité, le Perceptron est une fonction mathématique. Les données d’entrée (x) sont multipliées par les coefficients de poids (w). Le résultat produit est une valeur.
Cette valeur peut être positive ou négative. Le neurone artificiel s’active si la valeur est positive. Il ne s’active donc que si le poids calculé des données d’entrée dépasse un certain seuil.
Le résultat prédit est comparé avec le résultat connu. En cas de différence, l’erreur est rétropropagée afin de permettre d’ajuster les poids.
Perceptron à couche unique vs multicouches
On distingue deux types de Perceptron : à couche unique et multicouches. Un Perceptron à couche unique peut apprendre uniquement des fonctions linéaires séparables.
Un Perceptron à couches multiples, aussi appelé réseau neuronal « feed-forward », permet de surmonter cette limite et offrent une puissance de calcul supérieure. Il est aussi possible de combiner plusieurs Perceptron pour créer un puissant mécanisme.
Perceptron et réseaux de neurones
En résumé, un réseau de neurones est un ensemble de Perceptrons interconnectés. Son fonctionnement repose sur des opérations de multiplication entre deux composants importants : les entrées de données (input) et le poids.
La somme de cette multiplication est transmise à une fonction d’activation, déterminant une valeur binaire de 0 ou 1. C’est ce qui permet de classifier les données.
Comment apprendre à utiliser le Perceptron ?
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